package com.doit.day01;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * 创建一个topic mysql   4个分区   1个副本
 * 写一个消费者，消费这个topic中的数据  ==》 将数据写入到mysql数据库中
 * 表  user_info
 * id
 * name
 * age
 * gender
 * 1,zss,18,male
 * 2,lss,28,female
 */
public class _01_消费者的小练习 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        /**
         * 获取jdbc连接对象
         */
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456");
        PreparedStatement pps = conn.prepareStatement("insert into user_info values(?,?,?,?)");

        /**
         * 创建一个kafka消费者对象
         */
        //在shell客户端创建一个topic
        Properties props = new Properties();
        //设置必要的参数
        props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux01:9092");
        props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"g01");

        //选配的
        props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");
        props.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
//        props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"10000");

        //搞一个消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        //订阅主题 subscribe 凑代码当量
        consumer.subscribe(Arrays.asList("mysql"));
        //poll数据

        while (true){
            //拉取数据  获取数据是一批一批的获取的
            ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofMillis(Long.MAX_VALUE));


            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : poll) {
                /**
                 * 业务数据逻辑的处理   一条一条拿出来的   把数据写入到类似于redis中
                 */
                //1,zss,18,male
                String value = consumerRecord.value();
                String[] arr = value.split(",");
                //字段的解析
                int id = Integer.parseInt(arr[0]);
                String name = arr[1];
                int age = Integer.parseInt(arr[2]);
                String gender = arr[3];
                //往mysql数据库中写入数据  =》 获取mysql的jdbc驱动  获取到连接对象
                //给上面的sql ? 设置值
                pps.setInt(1,id);
                pps.setString(2,name);
                pps.setInt(3,age);
                pps.setString(4,gender);
                //开始执行
                pps.execute();
            }

            //调用方法提交偏移量  这个方法一调用，kafka就会将现在消费到哪这些个偏移量都记录在 __consumer_offsets中
            consumer.commitSync();

        }

        //for  consumerrecore.value ==> 1,zss,18,male ==> split 切割   写入到mysql数据库中

    }
}
